MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3208313918 · doi:10.11606/d.3.2021.tde-25102021-162925

Síntese de líquidos iônicos para a esterificação do glicerol e estudo cinético da reação.

2021· dissertation· pt· W3208313918 sur OpenAlexaff
Thaieny Zucolotto

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languept
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEnzyme Catalysis and Immobilization
Établissements canadiensAdidas (Canada)
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

\n Como alternativa aos combustíveis fósseis, os biocombustíveis vêm sendo largamente utilizados. Um subproduto do biodiesel, o glicerol, é usado na indústria farmacêutica, de alimentos e de cosméticos. A esterificação do glicerol, resulta na formação, dentre outros, da triacetina, que tem sido citada como aditivo para combustíveis do tipo diesel e biodiesel, prometendo reduzir o ponto de névoa, diminuir a viscosidade do combustível, melhorar o fluxo a frio, reduzir a emissão de partículas de hidrocarbonetos e monóxido de carbono e aumentar o número de octano na gasolina. Este estudo explora a esterificação do glicerol catalisada por líquidos iônicos. Para isso, foram sintetizados e caracterizados líquidos iônicos funcionalizados com aminas, que posteriormente participaram como catalisadores em reações de esterificação do glicerol com ácido acético. O rendimento das reações e a seletividade aos produtos foram avaliados em diferentes condições reacionais, variando-se parâmetros como a proporção de reagentes, temperatura da reação e quantidade de catalisador, e foi determinada a influência de cada parâmetro sobre a conversão e seletividade. Ademais, realizou-se um estudo cinético que permitiu estimar os parâmetros cinéticos e determinar as velocidades das reações diretas e inversas.\n

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetEnzyme Catalysis and ImmobilizationTravaux en français237 207